让交通更智能，成都智慧交通产业创新发展共同体成立

作为成都市八个产业生态圈的其中一环，现代交通产业生态圈建圈强链迎来“新动作”。今天（31日）下午，“凝智聚力，蓉行未来”2023成都城市智慧交通创新发展大会在成都市金牛区举行。此次大会由成都市经信局市新经济委、成都市科技局、金牛区人民政府指导，由佳都科技集团股份有限公司（简称“佳都科技”）、四川佳都智成科技有限责任公司（简称“四川佳都智成”）、成都市智慧蓉城研究院有限公司联合主办。

现场发起设立的“成都智慧交通产业创新发展共同体”举行建圈强链合作签约仪式，此次建圈强链的成员单位中，包含广东、重庆、上海等企业。现场还举行成都市2023年“揭榜挂帅”科技项目——“面向超大规模城市路网实时交通量智能分析关键技术研究及应用”课题联合体单位合作签约仪式，本地企业和科研院所将运营大数据、云计算、人工智能等技术手段，瞄准智慧交通领域开展关键技术研发，助力智慧蓉城建设。

活动现场

揭榜挂帅

用数字化技术认知市域路网交通状态

会议现场，智慧交通成为嘉宾讨论的“热词”，而话题则从一组数据打开——公安部近日公布的数据显示，截至2023年9月底，成都、北京、重庆汽车保有量超过600万辆，而成都位居全国首位，巨大的车流量给城市交通管理带来挑战。

现场，四川佳都智成与思必驰、千视通、云趣科技、华为、重庆紫光华智、集商网络等企业签约组建成都智慧交通产业创新发展共同体。同时，成都市2023年“揭榜挂帅”科技项目“面向超大规模城市路网实时交通量智能分析关键技术研究及应用”课题联合体各成员单位进行合作签约，并宣布课题任务正式启动。该项目由四川佳都智成作为牵头单位，联合成都交通信息港有限责任公司、西南交通大学、成都交通规划勘察设计研究院、成都智慧蓉城研究院、成都超算中心组建的“产学研用”联合体揭榜，系国家新一代人工智能创新发展试验区重点场景建设领域项目。

“依托揭榜挂帅项目和智慧交通产业创新发展共同体，共同加强以智慧交通为核心的科技研发合作。”佳都集团有限公司委员会党委书记、集团高级副总裁刘佳介绍，其中，揭榜挂帅项目以“1+5+2+1”为总体建设框架，旨在通过新一代人工智能技术实时、准确、全面地认知市域路网交通状态，构建1套成都市数字化可计算路网，重点攻关数字化可计算路网构建技术等5项关键技术，研制超大城市路网机动车实时运行及流量分析平台、重要节点与城市路网信息协同交通情况分析系统2个系统平台，并在成都六城区范围开展应用示范，提升交通管理效率，改善城市交通状况。

刘佳透露，后续将围绕城市轨道交通中的绿色城轨、智慧城轨，城市路网交通中的车路协同、数字孪生、个体行为模型等细分领域，进行联合创新研究，推动城市交通行业大模型Trans-GPT等技术成果在成都落地应用。

上述揭榜挂帅项目有着怎样的技术逻辑和功能？记者现场了解到，以“个体车辆时空轨迹孪生技术”为例，四川佳都智成将携手合作伙伴瞄准超大城市个体车辆移动轨迹及驻停行为进行实时孪生计算。“可实现每辆机动车每次出行的全天全域、动静一体化时空轨迹孪生计算。”佳都科技集团股份有限公司交通大脑实验室主任沙志仁还提到揭榜挂帅项目中的“城市路网多维交通量统计技术”原理，他介绍，这一技术瞄准超大城市路网的宏观、微观一体化机动车交通量及其车型分类，可实现城市路网瞬时路内机动车总数及类型识别准确率不低于95%，更新频率不超过10分钟。

推动城市智慧交通建设

如何实现数据的“可测”和“可知”？

事实上，超大城市拥有巨大的车流量，普遍存在交通领域管理难题，而许多城市都在借助大数据技术打造智慧城市交通管理平台。现场，广东省智能交通系统重点实验室主任、中山大学智能工程学院教授何兆成分享了他对当前城市（交通）大脑建设的看法，“城市交通数据应用面临挑战，例如，AI+大数据不等于‘城市大脑’，具体来看，数据不少，但是数据的‘坑’也不少，数据错误会导致错误的AI模型，这些问题怎么办？可借助数字孪生技术对城市中人、车、物等信息进行认知计算。”

正是由于城市交通管理涉及人、车、物等多方面因素，大数据、云计算以及人工智能技术应用其中，然而，如何对城市交通相关数据进行精准计算，这成为当前业界和学界面临的一大难题。

“首先要从可测的层面发力，要思考如何去布局新的交通数据可测模式。”何兆成分析，通过利用相关感知设备，让数据模型去计算相关交通数据，而现在交通出行方式在转变，交通数据量也在增长，就需要思考数据感知网络如何去适应当前的城市交通管理模式和趋势，“建议布局一些适合未来城市交通评价体系的感知网络。”

感知交通数据之后，如何实现数据“可知”？在何兆成看来，这需要借助最新信息化技术，尤其是AI技术。“现在以AI大模型为代表的人工智能技术正在和智慧交通领域深度结合，在此过程中，需要思考如何打造出适合智慧交通领域的垂直大模型，这既是机遇，也是挑战。”何兆成说，现有一些AI大模型能够形成逻辑正确，未必与现实情况契合，因为交通领域的AI大模型需要强调精准性，“比如，处于交叉口的红绿灯，具体通行过程中，不能做到简单的逻辑正确，而是要精准识别现场的路况、人流等信息，因此，怎么把现有交通领域基于信息物理的机制和AI大模型的机制深度结合，这值得探索。”

在何兆成看来，随着智能网联车的发展，这也给全新的智慧交通应用场景建设带来机遇。“伴随智能网联、自动驾驶技术的发展，不仅局限于针对某个交通节点进行管控，需要思考对整个城市交通进行全链条的管理，实现城市交通管理的主动服务和调控，在此过程中去探索一些全新的智慧交通场景。”

红星新闻记者 叶燕 宋嘉问

编辑 陈怡西

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